基于VAR模型的中国居民消费水平贝叶斯单位根检验

针对经济时序DF单位根检验方法在小样本条件下功效偏低问题,应用贝叶斯统计方法对中国居民消费水平进行单位根检验,提高单位根检验的功效水平,建立向量自回归居民消费水平模型,并通过马尔可夫链蒙特卡罗仿真结合贝叶斯因子分别对农村居民消费和城镇居民消费进行单位根检验,结果表明贝叶斯单位根检验方法解决了向量自回归模型超参数估计的难题,克服了经典单位根检验在经济时序小样本下功效偏低的缺陷,提高了模型预测精度.     

基于MH算法的贝叶斯分位自回归模型

针对时间序列分布特征多样性的问题,不考虑序列本身的分布特征而选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.利用Metropolis-Hastings算法模拟参数的后验边缘分布,解决了参数估计过程遇到的高维数值积分的问题.仿真分析中,参数的迭代轨迹是收敛的,说明MH抽样有效地模拟了参数的后验边缘分布;并且应用该方法估计出了不同分位数下模型参数的后验均值,标准差,MC误差和95%的置信区间.非对称和局部持续性数据的数值模拟,证实了贝叶斯分位自回归模型可以更全面有效地描述滞后变量对响应变量变化范围和条件分布形状的影响.     

具有相依结构离散时间模型破产概率的上界

研究两类具有相依结构的离散时间风险模型的破产概率问题.其中,索赔和利率过程假设为2个不同的自回归移动平均模型.利用更新递归技巧,首先得到了该模型下破产概率所满足的递归方程.然后,根据该递归方程得到了破产概率的上界估计.最后对两类风险模型的破产概率的上界进行了比较.     

复杂经济运行背景下省域经济风险评价——基于安徽省1995~2009年的经验证据

针对Probit分位回归在参数随机化条件下的建模问题,提出基于Metropolis-Hastings算法的贝叶斯Probit分位回归模型.通过分析Probit分位回归模型结构,选择模型的先验分布,运用M-H算法进行参数估计.利用Monte Carlo仿真技术,得到不同分位点模型参数后验分布,同时用贝叶斯probit分位回归与分位回归方法和光滑分位回归方法对模型参数估计进行比较分析.研究结果表明：贝叶斯Probit分位回归模型可以更全面描述离散选择变量的影响,能够得到更加准确有效的参数估计.     

使用ARIMA模型对内蒙古GDP进行时序建模及预测

本文采用求和自回归移动平均模型ARIMA,对内浆古GDP的数据进行分析.结果显示,ARIMA(0,2,1)模型提供较准确的预测结果,可用于未来的预测.     

张家山247号汉墓《二年律令》书手、书体试析

考虑一类具有相依结构的离散时间风险过程,其中利率和保费收入过程为两个不同的自回归移动平均模型.利用更新递归方法,得到了破产前盈余与破产后赤字的联合分布和破产持续时间分布的递归计算公式.     

时间序列分析模型及其在GDP预测中的应用研究

分析了时间序列模型中求和自回归移动平均模型ARIMA（p,d,q）的建模过程,依据1970~2008年广西南宁市GDP数据,建立了ARIMA（1,1,0）模型,并结合Eviews 5.0统计软件实现对模型的检验,结果显示,模型具有较好的预测效果和现实意义,可为南宁市制定经济发展目标提供决策参考。     

基于Gibbs抽样的贝叶斯金融随机波动模型分析

通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度.     

基于贝叶斯模型平均法的森林火灾预测模型构建研究

  目的  本文基于贝叶斯模型平均法,结合二项逻辑斯蒂回归模型,构建云南省大理州森林火灾发生预测模型,以期提高林火预测精度,为研究地区林火管理提供技术支持。  方法  利用2000—2013年大理州林火数据及对应的气象数据,分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和贝叶斯模型平均法,对该地区森林火灾对气象因子的响应进行实证分析。二项逻辑斯蒂回归模型为单一模型,建模前通过对各解释变量进行多重共线性检验,剔除有显著共线性的解释变量,然后通过逐步回归法,筛选最终变量并进行参数拟合。贝叶斯平均模型为组合模型,基于贝叶斯模型平均法建模时,采用奥卡姆窗的方法来适当调整模型空间,并以5个最优模型的后验概率作为权重进行加权建模。将全样本数据随机分成80%的训练样本和20%的测试样本,基于训练样本建立模型,对测试样本进行预测,通过对比观测值和预测值计算模型的准确率。  结果  通过二项逻辑斯蒂模型拟合,优度为0.783,预测精度为0.718。通过贝叶斯平均模型拟合,优度为0.868,预测精度为0.807。2个模型预测结果对比显示,在训练集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高9.3%;在测试集中,贝叶斯平均模型的预测准确率比二项逻辑斯蒂回归模型高8.9%。  结论  在基于气象因子的大理州林火发生预测模型构建研究中,贝叶斯平均模型的拟合优度和预测精度均高于二项逻辑斯蒂模型,表明贝叶斯模型平均法具有一定的现实应用意义,可用于提高研究地区林火预测精度,有利于森林火灾的决策管理。      

基于移动平均回归-马尔柯夫链的农垦天然橡胶单产年景预报

将移动平均数、回归模型和马尔柯夫链相结合,构建移动平均回归-马尔柯夫链模型,以农垦1961-2008年间天然橡胶单位面积产量的统计资料为实例,分析丰歉年的概率.研究结果表明,2008年预报结果与实际相符,2009年预报结果有待验证.     

An intelligent control chart for monitoring of autocorrelated egg production process data based on a synergistic control strategy

Monitoring livestock production processes by means of statistical control charts can provide an important support for management. The non-stationary and autocorrelated characteristics of most data originating from such processes impede the direct introduction of these data into control charts. To deal with these characteristics Engineering Process Control strategies can be applied. Stationarity was achieved by modelling and subtracting the time dependent trend using a non-linear model. Next, the autocorrelation structure in the residual data is modelled and corrected for by means of an ARMA model. The resulting corrected stationary and independent residuals are then inserted in the traditional cusum control scheme. This combined use of Engineering Process Control strategies for modelling the unconventional statistical characteristics and Statistical Process Control strategies for constructing the control chart based on the resulting pre-processed data, is referred to as a Synergistic Control strategy. The developed cusum control chart was tested on data of two layer flocks. In both cases the control chart provided alarms for important problems in production and furthermore signalled problems that remained unnoticed by the layer managers. The amount of false alarms was acceptable. With this control scheme and the scheme of the average egg weight, control procedures for two important output parameters of the production process of consumption eggs are available. Furthermore, this strategy could provide a possible solution for other process parameters that also display non-stationarity and autocorrelation.     

蒸散量变化的随机模型

根据参考作物蒸散量时间序列的随机变化特征，本文探讨了建立蒸散量变化的自回归滑动平均（ARMA（p，q）模型的方法。应用矩估计法对模型作初步估计，用最小二乘法对ARMA（p，q）模型参数作精估计，模型最佳阶数判别采用AIC准则。结果表明，蒸散量的随机变化特征可用ARMA（1，1）模型描述。最后，根据建立的模型对蒸散量进行了预测。     

质量控制图在土壤样品砷、汞同测中的应用

[目的]保证检测结果的准确有效,实现实验室内部质量控制目标.[方法]运用原子荧光法对土壤样品中砷、汞进行了同时测定,根据实验结果绘制了质量控制图.[结果]通过对质量控制图的分析,发现检测过程失控.分析失控原因,对仪器环境条件进行了调整,检测结果受控.[结论]质量控制图在实验室内部质量控制活动中有很好的控制和预防作用.     

林分生长数据的时序分析探讨

将时间序列分析的一些理论及方法用于林分生长的建模和收获预估。利用Box-Jenkins方法对9个短叶松同龄林分的直径生长序列进行分析,结果如下:(1)对于1a(年)为间隔的短叶松林分平均直径生长序列,提取其趋势函数,使其平稳化后,为MA(4)模型。做未来4a(年)以内的直径生长量预报,相对误差小于3％。(2)对于5a(年)为间隔的短叶松林分平均直径生长序列进行模拟,ARIMA(1,2,0)为最好的模型。对未来20年以内的直径生长量做预报,相对误差小于5％。     

应用ARMA模型超长期预测棉铃虫发生程度

根据赣北棉区１９５０～１９９１年棉铃虫发生程度的历史资料，应用时间序列分析方法，建立了自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）预测模型。Ｗｔ＝－０．３６５５Ｗｔ－１＋０．２９２６Ｗｔ－２＋０．０３４１Ｗｔ－３＋εｔ＋０．８２０３εｔ－１＋０．３２６７εｔ－２＋０．３１４５εｔ－３该模型１９５３～１９９１年的历史符合率为８７．１８％，１９９２～１９９６年的预报准确率达１００％。根据所建模型对１９９７年和１９９８年赣北棉铃虫的发生程度进行了超长期预测     

统计学方法在生牛奶卫生质量评价中的应用（英文）

 就应用统计学方法处理生牛奶卫生检验数据的优势和细节进行了阐述。在2006年全年的观测期内，选择贮罐生牛奶的好氧细菌总数（total aerobic bacterial count, TABC）作为评价生牛奶卫生质量的重要指标进行检测和分析。首先，将原始数据进行基本的统计学整理，获取的初步信息包括时间序列图，柱状图，以及每个月数据的平均值，方差，中位数和变动范围等。其次，使用单因素方差分析和Tukey's多重比较对各个月数据之间的差异性进行分析。分析前数据经幂转换（幂指数为0.45）以满足正态分布的统计学要求。结果显示，在1~3月，4~5月，6~9月，10月，11~12月这5个时间段内，各组数据内部没有统计学上的显著性差异，因此将数据分别合并以便寻求更大范围内的规律。最后，引入质量分析和控制图来评估各阶段生牛奶TABC 的水平和稳定性，并对异常原因进行判定。在因果关系鱼骨图的帮助下，质量发生异常的相关因素可以从人员，物料，设备，操作，检验和环境等几方面进行探讨。在TABC不得高于200 000 cfu/mL的限制下，只有在实施乳品安全计划的10月份，生牛奶卫生质量高，生产稳定。而其他时期都不同程度出现质量波动不稳定以致“失控”的现象。因此有必要利用统计控制手段帮助查找原因，修正错误，改善条件，稳定生产。本研究结果表明恰当的统计学方法有助于检验者和管理者把握TABC数据的变化趋势，防患于未然，而不仅仅是做一个产品质量指标合格与否的判断。     

科尔沁沙地沙丘-草甸区土壤水分动态模拟研究

本文采用时间序列自回归模型对科尔沁沙地沙丘、草甸区土壤贮水量动态进行了模拟.最终确定沙地土壤水分的AR模型阶次为8,草甸AR模型阶次为11.将模型计算得到的土壤贮水量与实测值进行对比分析,结果表明,模型拟合精度较高,所建立的AR(p)模型能够较好的进行该地区土壤贮水量的动态预测.     

基于ARMA与GARCH-M模型对我国豆粕期货价格波动的分析预测

为探索豆粕期货价格与收益率的内在波动规律,构建了自回归滑动平均ARMA模型和多变量广义自回归条件异方差GARCH-M模型.研究发现:短期豆粕期价存在自回归条件异方差ARCH效应,对数波动率方差每增加1百分点豆粕期价收益率下降0.0024百分点,且最终收敛于0.000 17～0.000 18的无条件方差,表明豆粕期货市场...     

移动集中力作用下的悬索非线性动力分析

建立了移动集中力作用下悬索的非线性方程．指出了移动集中力对悬索的影响相当于强迫激励．当移动集中力运动速度与悬索横向弹性波速度一致时，系统将发生主共振．通过多尺度法求解，得到了主共振时各阶分叉点．通过数值计算，得到了分叉图．